摘要：目的了解云南省农村居民4种常见慢性病(高血压、糖尿病、冠心病、脑卒中)的经济负担,并测算其归因于肥胖的疾病经济负担。方法于2015年1—9月采用多阶段分层抽样法,在云南省抽取12个行政村的5 040例居民,以完成问卷调查的4 979例为研究对象。采用自行设计的调查问卷收集纳入居民的一般资料,由经过严格培训的体检人员对纳入居民进行体格检查。采用二步模型法测算居民的直接经济负担,采用人力资本法结合伤残调整生命年(DALY)测算居民的间接经济负担,并与归因危险度(PAR)相结合测算归因于全身性肥胖、中心性肥胖的疾病经济负担。结果居民的全身性肥胖患病率为6.8%(337/4 979),中心性肥胖患病率为38.4%(1 912/4 979);高血压、糖尿病、冠心病、脑卒中患病率分别为35.3%(1 757/4 979)、9.9%(491/4 979)、3.8%(191/4 979)、1.7%(83/4 979)。多因素Logistic回归分析结果显示,控制了其他混杂因素后,全身性肥胖者患高血压、糖尿病、冠心病、脑卒中的风险分别为非全身性肥胖者的1.71、3.81、3.53、4.70倍,中心性肥胖者患高血压、糖尿病、冠心病、脑卒中的风险分别为非中心性肥胖者的2.21、1.92、1.61、2.10倍;消除全身性肥胖可使高血压、糖尿病、冠心病、脑卒中的患病率分别下降4.61%、17.51%、14.68%、20.10%,消除中心性肥胖可使高血压、糖尿病、冠心病、脑卒中的患病率分别下降32.50%、26.80%、19.53%、29.70%。居民高血压、糖尿病、冠心病、脑卒中的人均疾病经济负担分别为6 667.4、9 126.1、9 270.0、16 187.2元,总疾病经济负担分别为108 185.2百万元、41 529.5百万元、16 192.0百万元、12 649.0百万元。4种常见慢性病归因于全身性肥胖的经济负担分别为8 167.6百万元、6 876.6百万元、3 491.7百万元、2 740.2百万元,归因于中心性肥胖的经济负担分别为34 370.2百万元、10 696.1百万元、3 232.4百万元、3 177.0百万元。4种常见慢性病的总疾病经济负担为178 555.7百万元,其中11.9%(21 276.1百万元/178 555.7百万元)归因于全身性肥胖,28.8%(51 475.7百万元/178 555.7百万元)归因于中心性肥胖。结论肥胖及4种相关慢性病给当地造成的经济负担较重,降低全身性肥胖和中心性肥胖的患病率,有助于减轻该4种常见慢性病的经济负担。

摘要：目的了解云南省大姚县农村居民糖尿病及归因于肥胖的疾病经济负担。方法采用多阶段抽样方法,根据经济发展水平将云南省大姚县12个乡镇分为好和差两类,每类随机抽取1个乡;采用按比例概率抽样方法从每个乡中各抽取3个行政村;在每个行政村中各随机抽取420例农村居民,共抽取2 520例。于2015年1月,采用自行设计的调查问卷进行调查,调查内容包括农村居民的基本情况、因糖尿病的医疗支出。发放问卷2 520份,回收有效问卷2 479份,有效回收率为98.4%。由经过严格培训的调查人员对农村居民进行身高、体质量、腰围、血糖的测量,并计算出体质指数(BMI)。采用二步模型法和人力资本法结合伤残调整生命年(DALY)估算糖尿病的疾病经济负担,并与归因危险度(PAR)相结合测算归因于肥胖的糖尿病疾病经济负担。结果 2 479例农村居民中,全身性肥胖者115例,患病率为4.6%;中心性肥胖者988例,患病率为39.9%。2 479例农村居民中,糖尿病患者150例,患病率为6.1%;不同性别、年龄的农村居民的糖尿病患病率比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。150例糖尿病患者的早死所致生命损失年(YLL)为1.4人年/1 000人,伤残所致生命损失年(YLD)为2.0人年/1 000人,DALY为3.4人年/1 000人。Logistic回归分析结果显示,全身性肥胖、中心性肥胖是糖尿病患病的影响因素(P<0.05),全身性肥胖者患糖尿病的风险是非全身性肥胖者的3.54倍,中心性肥胖者患糖尿病的风险是非中心性肥胖者的2.44倍,全身性肥胖、中心性肥胖的糖尿病PAR分别为10.3%、35.8%。云南省大姚县糖尿病的总疾病经济负担为108.5百万元,其中归因于全身性肥胖、中心性肥胖的疾病经济负担分别为11.2百万元、38.8百万元。结论云南省大姚县农村居民的糖尿病疾病经济负担较重,肥胖对当地糖尿病的疾病经济负担造成了显著的影响,应采取相应措施降低其导致的疾病经济负担。

摘要：目的介绍交叉滞后路径分析原理及其在变量间因果时序关系研究中的应用。方法交叉滞后路径分析模型基于交叉滞后面板设计,估计的路径系数具有明确的时间顺序关系,满足因果推断中“因在前果在后”的时序性要求。利用健康随访数据构建体重指数(BMI)与血尿酸(UA)的交叉滞后路径分析模型,探索BMI和UA的因果时序关系。结果调整混杂因素后,基线BMI到随访时UA的路径系数(ρ2=0.060,Pρ1,P<0.001)。在时间顺序上BMI增加先于UA升高发生。结论BMI增加可能是高尿酸血症的原因,交叉滞后路径分析模型可以有效的识别变量间的因果时序关系。

摘要：目的:评估SF-36量表使用宫内节育器(IUD)的农村育龄妇女生存质量的信度和效度。方法:使用自行改编设计的调查问卷,采用分层随机抽样方法,抽取安徽和云南2省的4个县计划生育服务站及下属12个乡服务所放置IUD的育龄妇女,进行面对面调查。结果:量表的分半信度Spearman Brown系数为0.89(P0.7。各条目与该条目所在的维度的相关系数均≥0.4,与其他维度的相关系数均<该条目与该条目所在的维度的相关系数。35个条目中提取的6个因子分布与量表理论假设基本一致。主成分分析法提取2个因子,累计贡献率达57.19%。与常规模型比,农村育龄妇女使用IUD生存质量5个维度得分低于常规模型。结论:从总体上看,中文版SF-36量表用于评价使用IUD的农村育龄妇女生存质量有较好的信度和效度。